Data science

เครื่องมือบันทึกย่อข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

คลิกเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้แต่ง Seapee Bajaj ในการเรียนรู้ของเครื่อง การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเกี่ยวข้องกับการติดฉลากข้อมูลเพื่อแสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่คาดการณ์โดยแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง หนึ่งต้องทำเครื่องหมาย ติดป้ายกำกับ ถอดเสียง หรือประมวลผลชุดข้อมูลด้วยคุณสมบัติที่ระบบการเรียนรู้ของเครื่องต้องใช้เพื่อเรียนรู้ที่จะระบุ เมื่อปรับใช้โมเดลแล้ว จะสามารถรับรู้คุณลักษณะและตัดสินใจหรือดำเนินการได้ ข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบแสดงถึงคุณลักษณะที่ฝึกอัลกอริทึมเพื่อระบุคุณลักษณะที่เหมือนกันในข้อมูลที่ไม่ได้ใส่คำอธิบายประกอบ การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลถูกนำมาใช้ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องไฮบริดที่ประกอบด้วยการเรียนรู้ภายใต้การดูแล การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลมีบทบาทสำคัญในพื้นที่การเรียนรู้ของเครื่อง เป็นลักษณะพื้นฐานในความสำเร็จของโมเดล AI เนื่องจากวิธีเดียวที่จะตรวจจับใบหน้าในภาพถ่ายผ่าน AI การตรวจจับภาพคือหากมีภาพถ่ายที่มีป้ายกำกับว่า “ใบหน้า” แล้ว การรักษาคำอธิบายประกอบของ Labeling Game Strong Data เป็นวิธีการหลักในการติดฉลากข้อมูล เพื่อให้เครื่องสามารถเข้าใจและเรียนรู้ข้อมูลอินพุตโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง การติดฉลากข้อมูลหรือการติดแท็กข้อมูลมีความหมายบางอย่างกับข้อมูลประเภทต่างๆ เพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง จุดประสงค์หลักของการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลคือการติดป้ายกำกับข้อมูล ในการติดป้ายกำกับข้อมูล การตั้งชื่อที่สอดคล้องกันเป็นข้อกำหนดเบื้องต้น บางครั้ง หลังจากฝึกโมเดลเกี่ยวกับข้อมูล เราสามารถค้นพบว่าแบบแผนการตั้งชื่อไม่เพียงพอที่จะสร้างการคาดการณ์ที่จำเป็นหรือโมเดล ML ที่ตั้งใจไว้ ทำให้จำเป็นต้องกลับไปที่กระดานวาดภาพและออกแบบแท็กใหม่สำหรับชุดข้อมูล แต่ “A” สำหรับคำอธิบายประกอบอัตโนมัติ = “A” ถูกต้องหรือไม่ คำตอบไม่ชัดเจนใช่ นี่คือเหตุผล ข้อมูลบางอย่างสามารถใส่คำอธิบายประกอบได้โดยอัตโนมัติ หรืออย่างน้อยก็ด้วยความช่วยเหลือของวิธีการอัตโนมัติที่มีระดับความแม่นยำระดับหนึ่ง ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างของคำอธิบายประกอบแบบง่ายๆ: ค้นหารูปภาพของช้างผ่าน Google และดาวน์โหลดรูปภาพ 1 อันดับแรก 000 ลงในไฟล์ช้าง รวบรวมข้อมูลช้างโดยอัตโนมัติ แต่ระดับความถูกต้องของข้อมูลยังไม่สามารถระบุได้จนกว่าจะมีการตรวจสอบ นอกจากนี้ยังมีความเป็นไปได้ที่ภาพถ่ายช้างที่ดาวน์โหลดมาบางส่วนไม่ใช่ภาพถ่ายจริงของช้าง ที่มา: Grand View Research Automation ช่วยในการประหยัดต้นทุนแต่เสี่ยงต่อระดับความแม่นยำ ในทางกลับกัน คำอธิบายประกอบของมนุษย์นั้นมีราคาสูงกว่าแต่แม่นยำกว่า ผู้ทำหมายเหตุประกอบข้อมูลจะใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลให้เข้ากับความเฉพาะเจาะจงของความรู้ที่รวบรวมไว้ ถ้าเป็นภาพช้าง มนุษย์ก็อนุมัติได้ นอกจากนี้ หากบุคคลดังกล่าวเป็นผู้เชี่ยวชาญในสายพันธุ์ช้าง ก็สามารถใส่คำอธิบายประกอบลงในข้อมูลของช้างแต่ละสายพันธุ์ได้ นอกจากนี้ บุคคลนั้นยังสามารถวาดรูปร่างบางอย่างรอบๆ ช้างในภาพเพื่ออธิบายให้ชัดเจนว่าพิกเซลใดที่ประกอบเป็นช้าง ในท้ายที่สุด ข้อมูลจะถูกใส่คำอธิบายประกอบไว้สำหรับทั้งสองอย่าง: ระดับความจำเพาะระดับความแม่นยำ ซึ่งสำคัญกว่านั้นขึ้นอยู่กับวิธีการกำหนดความท้าทายของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง คุณสามารถเลือกหนึ่งที่เหมาะสมจากกลุ่มเครื่องมือได้หรือไม่? เครื่องมือการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่ใช้ในการเสริมข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมและการติดตั้งโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถบ่งบอกถึงความสำเร็จหรือความล้มเหลวของโครงการ AI เครื่องมือเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในทั้งสองอย่าง โดยสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพสูงเพื่อขับเคลื่อนโซลูชันที่ก่อกวนหรือแก้ปัญหาที่ท้าทายและมีราคาแพง การเลือกเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบไม่ใช่การตัดสินใจที่เร็วหรือง่าย ระบบนิเวศของเครื่องมือบันทึกย่อข้อมูลกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างมาก เนื่องจากผู้ให้บริการจำนวนมากขึ้นเสนอความเป็นไปได้สำหรับกรณีการใช้งานที่หลากหลายมากขึ้น นอกจากนี้ ความก้าวหน้าของเครื่องมือจะดำเนินการทุกเดือน บางครั้งเป็นรายสัปดาห์เช่นกัน การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวช่วยปรับปรุงเครื่องมือที่มีอยู่และเครื่องมือใหม่สำหรับกรณีการใช้งานที่มีอยู่ ความท้าทายคือการคิดอย่างมีกลยุทธ์เกี่ยวกับความต้องการเครื่องมือในปัจจุบันและจากมุมมองในอนาคต ปัจจัยต่างๆ เช่น คุณสมบัติขั้นสูง เครื่องมือใหม่ และตัวเลือกที่หลากหลาย เช่น ตัวเลือกการจัดเก็บและความปลอดภัย ทำให้ตัวเลือกเครื่องมือมีความซับซ้อนมากขึ้น นอกจากนี้ ตลาดที่มีการแข่งขันสูงทำให้ยากต่อการพิจารณาโฆษณาจากมูลค่าที่แท้จริง สถานการณ์ตลาดในอนาคตมีคำอธิบายประกอบอะไรบ้าง? ตามรายงานล่าสุดที่เผยแพร่โดยบริษัทของฉัน ขนาดตลาดเครื่องมือทำหมายเหตุประกอบข้อมูลทั่วโลกมีมูลค่าอยู่ที่ $000 ล้านใน 2020 และคาดว่าจะขยายตัวในอัตราการเติบโตต่อปี (CAGR) เท่ากับ .1% จาก 27 ถึง 2028. การเติบโตนี้ได้รับแรงผลักดันหลักจากการนำเครื่องมือใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลรูปภาพมาใช้ในอุตสาหกรรมยานยนต์ การค้าปลีก และการดูแลสุขภาพ นอกจากนี้ ระบบนิเวศน์ที่ขยายตัวของข้อมูลขนาดใหญ่และการเพิ่มขึ้นของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ มีแนวโน้มว่าจะต้องใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในด้านการทำหมายเหตุประกอบข้อมูล เนื่องจากขอบเขตการเติบโตที่เพิ่มขึ้นในการติดฉลากข้อมูล บริษัทต่างๆ ที่พัฒนาแอปพลิเคชันด้านการดูแลสุขภาพที่เปิดใช้งาน AI จึงกำลังร่วมมือกับบริษัทการทำหมายเหตุประกอบข้อมูล ตัวอย่างเช่น ในเดือนพฤศจิกายน 2020 Telus International ผู้ให้บริการด้านประสบการณ์ลูกค้าดิจิทัล (CX) และโซลูชันและบริการไอทีดิจิทัลประกาศเข้าซื้อกิจการ Lionbridge AI ซึ่งนำเสนอข้อมูลการฝึกอบรม และโซลูชันแพลตฟอร์มคำอธิบายประกอบที่ใช้สำหรับการออกแบบอัลกอริธึม AI เพื่อขับเคลื่อนการเรียนรู้ของเครื่อง การใช้จ่ายด้านการวิจัยและพัฒนาที่เพิ่มขึ้นในการปรับปรุงคำอธิบายประกอบภาพเพื่อผลักดันการพัฒนาในด้านยานยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองนั้นช่วยกระตุ้นการเติบโตของตลาด ตัวอย่างเช่น ในเดือนมกราคม 2021 TCS ได้ประกาศเปิดตัวโซลูชัน autoscape สำหรับผู้เล่นในระบบนิเวศยานยนต์ที่เป็นอิสระและเชื่อมต่อกัน ซึ่งประกอบด้วย OEM ซัพพลายเออร์ สตาร์ทอัพ และเจ้าของยานพาหนะ . โซลูชันดังกล่าวจัดการกับความท้าทายด้านเทคโนโลยีและธุรกิจ และให้บริการต่างๆ เช่น การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลระดับเพตะไบต์ การตรวจสอบความถูกต้อง และการปรับใช้อัลกอริทึม ซึ่งให้แนวทางที่เหมาะสมและควบคุมยานพาหนะอัตโนมัติในโลกแห่งความเป็นจริง การพัฒนาดังกล่าวกำลังสร้างช่องทางการเติบโตใหม่สำหรับอุตสาหกรรมเครื่องมือทำหมายเหตุประกอบข้อมูล

  • บ้าน
  • ธุรกิจ
  • วิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • การตลาดดิจิทัล

  • ตลาดการค้า
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button